JP2010191505A - 車両運転支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】道路インフラ側の整備や交信機能の普及向上を要することなく、逆光によって運転者に見え難くなった交通信号機や道路標識などの交通情報を認識可能にして、その交通情報に従った対応を行なうことで、運転者が交通情報を見落として重大な事故を引き起こすことを未然に且つ確実に防止する。
【解決手段】車両前方画像から交通情報の存在する領域が分割され、その領域の明度分散が算出され、明度分散が所定値を超える領域が候補領域として認識される。候補領域が認識されると、その候補領域における交通情報の認識が可能になる絞り値が、その候補領域の明度分散に基づいて算出され、その絞り値で車両前方画像が再撮像される。
【選択図】図１

Description

本発明は、車両運転者の運転を支援する車両運転支援装置に関する。

自動車等の運転時において、晴天の昼間かつ逆光である場合には、運転者が交通信号機や道路標識を見落とし、重大な事故を引き起こす可能性がある。
そこで、下記（ａ），（ｂ）のような技術が提案・研究されている。

（ａ）ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication；専用狭帯域通信）を用いた情報通知システム。この情報通知システムでは、例えば、交通信号機に、現在の点灯色に関する情報を当該信号機直近の非常に狭い範囲内の車両に対し発信する発信機をそなえるとともに、車両側に、その発信機からの情報を受信する受信機と、この受信機が例えば「赤」点灯の情報を受信した場合に当該車両の運転者に対しアラームを発する手段とをそなえ、車両が赤信号の交通信号機に近づくと、赤信号である旨のアラームが運転者に対し自動的に発せられるようになっている。

（ｂ）車両どうしが情報交信を行なうことによって情報を共有するシステム。このシステムでは、例えば、前方車両がブレーキをかけた際に、その情報が、当該前方車両から後方車両へ送信され、その情報を受信した後方車両では、前方車両との衝突を回避すべく自動的にブレーキをかけるようになっている。

一方、例えば、下記特許文献１に開示された車両用表示装置では、太陽光を遮るためにサンバイザを使用した際に、このサンバイザによって隠された方向がカメラによって撮影され、その撮影映像中から信号機がパターン認識によって抽出され、その信号機が、サンバイザに取り付けられた表示器で表示される。

また、下記特許文献２に開示された車載カメラ装置では、受光手段を格子状の複数の領域に分割し、その領域毎に液晶板によるマスキングを行なえるようにして、画角内に存在する高輝度の対象から入射する過剰な光（例えば太陽光やトンネル内で出口から差し込む光など）をマスキングすることにより、画像内の明暗差を緩和し、望ましくない撮影条件であっても撮影対象を明瞭に撮影可能にしている。

特開２００６−２６００１１号公報 特開平９−２１４８２７号公報

しかしながら、上述した（ａ）の情報通知システムでは、交通信号機や道路標識にＤＳＲＣ用の発信機をそなえなければならず道路インフラ側の整備を要するため、技術的には可能であっても財政状況等によって進捗が左右される。
また、上述した（ｂ）のシステムでは、他車両との交信機能を有する車両の普及率が向上しない限り、実質的な効果は見込めない。

一方、上記特許文献１は、サンバイザによって遮られ運転者に直接見えない方向の交通信号機等の画像を、表示器で見えるようにする技術を開示するもので、逆光によって運転者に見え難くなった交通信号機や道路標識などの交通情報に対応するものではない。
また、上記特許文献２は、画角内に存在する高輝度の対象から入射する過剰な光をマスキングして画像内の明暗差を緩和する技術を開示するのみで、やはり、逆光によって運転者に見え難くなった交通信号機や道路標識などの交通情報を認識可能にしその交通情報に従った対応を行なうものではない。

本発明は、このような状況に鑑み創案されたもので、道路インフラ側の整備や交信機能の普及向上を要することなく、逆光によって運転者に見え難くなった交通信号機や道路標識などの交通情報を認識可能にして、その交通情報に従った対応を行なうことで、運転者が交通情報を見落として重大な事故を引き起こすことを未然に且つ確実に防止できるようにすることを目的としている。

上記目的を達成するために、本発明の車両運転支援装置（請求項１）は、車両前方を撮像する撮像手段によって撮像された車両前方画像に基づき、当該車両前方画像から、交通情報の存在する領域を分割する分割手段と、前記分割手段によって得られた前記領域について明度分散を算出する明度分散算出手段と、前記明度分散算出手段によって算出された前記明度分散が所定値を超える領域を候補領域として認識する候補領域認識手段と、前記候補領域認識手段によって前記候補領域が認識された場合に、当該候補領域における交通情報の認識が可能になる絞り値を当該候補領域の前記明度分散に基づいて算出し、算出された絞り値で前記撮像手段によって前記車両前方を再撮像させる撮像制御手段と、前記撮像制御手段による制御に応じて再撮像された車両前方画像における前記候補領域から、前記交通情報に係る画像を認識して特定する特定手段と、前記特定手段によって特定された前記交通情報と前記車両の走行状況とに基づき、前記車両の運転の妥当性を判定する妥当性判定手段と、前記妥当性判定手段による判定結果に応じ、前記車両の運転者に対する警報もしくは前記車両の制動もしくは前記車両の操舵の少なくともいずれかによる危険回避制御を行なう危険回避制御手段とをそなえて構成されていることを特徴としている。

このような車両運転支援装置において、前記車両の前方に先行車両が存在する場合に前記車両前方画像における前記先行車両の画像領域を推定する先行車両画像領域推定手段をさらにそなえ、前記明度分散算出領域，前記候補領域認識手段および前記特定手段は、前記先行車両画像領域推定手段によって推定された前記先行車両の画像領域外の前記領域を処理対象としてもよい（請求項２）。また、前記撮像制御手段は、前記候補領域認識手段によって前記候補領域が複数認識された場合、明度分散の最も大きい候補領域を基準にして前記絞り値を算出してもよい（請求項３）。

上述した本発明の車両運転支援装置によれば、車両前方画像から交通情報の存在する領域が分割され、その領域の明度分散が算出され、明度分散が所定値を超える領域が候補領域として認識される。候補領域が認識されると、その候補領域における交通情報の認識が可能になる絞り値が、その候補領域の明度分散に基づいて算出され、その絞り値で車両前方画像が再撮像される。このように再撮像された車両前方画像では、候補領域における画像認識が可能な状態になっており、逆光等の悪条件の下でも高精度で画像認識を行なうことができる。

このような候補領域から、交通情報に係る画像が認識されて特定されると、その交通情報と車両の走行状況とにに基づき、当該車両の運転の妥当性が判定され、その判定結果に応じ、車両の運転者に対する警報もしくは車両の制動もしくは車両の操舵の少なくともいずれかによる危険回避制御が行なわれる。これにより、道路インフラ側の整備や交信機能の普及向上を要することなく、逆光によって運転者に見え難くなった交通信号機や道路標識などの交通情報が確実に認識可能になり、その交通情報に従った対応を行なうことで、運転者が交通情報を見落として重大な事故を引き起こすことを未然に且つ確実に防止することができる。

また、処理対象の画像領域を、上記存在領域や上記候補領域に限定するほか、さらに先行車両によって遮られた領域外（先行車両の画像領域外）の領域に限定することで、高速かつ高精度の画像認識処理を行なうことが可能になる。

本発明の一実施形態としての車両運転支援装置（認識システム本体）の機能構成を示すブロック図である。 本実施形態の車両運転支援装置のハードウエア構成を示すブロック図である。 図１に示す車両運転支援装置の動作について説明するためのフローチャートである。 本実施形態のカメラ（撮像手段）によって撮像された車両前方画面の一例を示すとともにカメラからの距離について説明するための図である。 本実施形態の交通情報の存在領域およびサブフレーム（小領域）の一例を示す図である。 本実施形態の車両運転支援装置を搭載した車両が大型車（先行車両）を追走している場合の処理対象領域について説明するための図である。 （Ａ）は逆光画像の一例を示す図、（Ｂ）は（Ａ）に示す画像について本実施形態の車両運転支援装置により再撮像を行なって得られた画像を示す図である。 本実施形態の車両運転支援装置において道路標識画像が複数のサブフレーム（小領域）に跨っている場合の画像の認識特定手法について説明するための図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
〔１〕本実施形態の構成
図１は本発明の一実施形態としての車両運転支援装置（認識システム本体）の機能構成を示すブロック図、図２は本実施形態の車両運転支援装置のハードウエア構成を示すブロック図である。これらの図１および図２に示す本実施形態の車両運転支援装置１は、自動車等の車両に搭載され、車両運転者の運転を支援するものである。そして、本実施形態の車両運転支援装置１は、カメラ１０，認識システム本体２０，障害物センサ３０，道路情報システム４０および走行状況センサ５０をそなえ、警報装置６０を用いた運転者に対する警告や、ブレーキ制御装置７１，操舵制御装置７２およびエンジン制御装置７３（ブレーキ８１，操舵系８２およびエンジン８３）による車両制御（介入制御）を行なうものである。

カメラ（撮像手段）１０は、車両走行中に、車両前方を広く撮像して車両前方画像（例えば図４参照）を取得するものである。このカメラ１０としては、本車両運転支援装置専用のものを設けてもよいし、例えばドライブレコーダ用のカメラ等を兼用することも可能である。また、カメラ１０は、図２に示すように、光学センサ１１，感度制御部１２および通信制御部１３をそなえて構成されている。

ここで、光学センサ１１は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device；電荷結合素子）等の受光素子を含み、実際に車両前方画像を撮像するものである。
感度制御部１２は、後述する認識システム本体２０（撮像制御手段２１ｆ）からの制御信号に応じて光学センサ１１（受光素子）の感度、絞り値（つまり光学センサ１１によって取り込まれる車両前方画像の明度）を調整・制御するものである。

なお、本実施形態では、光学センサ１１における受光素子の、感度制御部１２による感度切替え（絞り調整）は、高速で行なえることが前提となっている。すなわち、本実施形態の光学センサ１１および感度制御部１２は、例えばフレーム番号ｎ，ｎ＋１，ｎ＋２，…を付される複数のフレーム（車両前方画像）を、フレーム毎に異なる絞り値（感度）で連続的に撮像・取得可能に構成されている。

通信制御部１３は、認識システム本体２０（ＣＰＵ２１）との間の通信を制御するもので、光学センサ１１によって取得された車両前方画像を認識システム本体２０（ＣＰＵ２１）に送信したり、認識システム本体２０（撮像制御手段２１ｆ）からの制御信号を受信したりする。

また、認識システム本体２０は、カメラ１０（光学センサ１１）によって撮像された車両前方画像について後述するような画像認識処理を行なうもので、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１，記憶装置２２，形態データベース２３および通信制御部２４をそなえて構成されている。

ここで、ＣＰＵ（処理部）２１は、記憶装置２２における各種情報や形態データベース２３におけるデータに基づいて、カメラ１０（光学センサ１１）によって撮像された車両前方画像に対する画像認識処理を実際に実行するもので、図２を参照しながら後述する距離推定手段２１ａ，分割手段２１ｂ，先行車両画像領域推定手段２１ｃ，明度分散算出手段２１ｄ，候補領域認識手段２１ｅ，撮像制御手段２１ｆ，特定手段２１ｇ，妥当性判定手段２１ｈおよび危険回避制御手段２１ｉとしての機能を果たす。この処理部２１としては、本車両運転支援装置専用のものを設けてもよいし、例えば車両制御用ＣＰＵあるいはカーナビゲーションシステム用ＣＰＵなどを兼用することも可能である。

記憶装置２２は、ＣＰＵ２１による処理に必要な各種情報を記憶するもので、例えばＲＡＭ（Randoma Access Memory），ＲＯＭ（Read Only Memory）などから構成される。この記憶装置２２には、例えば、後述するごとく各手段２１ａ〜２１ｉとしての機能を実現すべくＣＰＵ２１が実行する車両運転支援プログラムや、形態データベース２３から読み出されたデータ（テンプレート）や、後述する妥当性判定手段２１ｈによって当該車両の運転妥当性を判定するための基準情報や、妥当性判定結果に応じた警報／制御態様を定義するテーブルなどが保持される。

形態データベース（形態ＤＢ）２３は、後述するごとく車両前方画像中における、交通信号機や道路標識といった交通情報に係る画像をテンプレートマッチングによって認識・特定するために必要な各種パターンを予め記憶するものである。その各種パターンは、規格化されている交通信号機や道路標識の形態に係るテンプレートである。

通信制御部２４は、カメラ１０，障害物センサ３０，道路情報システム４０，走行状況センサ５０，警報装置６０および制御装置７１〜７３との間の通信を制御するもので、カメラ１０で取得された車両前方画像，障害物センサ３０による検出結果，道路情報システム４０からの道路情報および走行状況センサ５０による検出結果を受信したり、カメラ１０，警報装置６０および制御装置７１〜７３に対する制御信号を送信したりする。

障害物センサ３０は、例えばレーダ，ソナーなどから構成されるもので、電波反射／音波反射によって、本車両運転支援装置１を搭載された車両（以下「自車」という場合がある）の前方に先行車が存在するか否か（先行車の有無）を検知するための情報や、その先行車の幅や高さを計測するための情報を取得して認識システム本体２０に通知する。

道路情報システム４０は、例えばカーナビゲーションシステムなどから構成されるもので、ＧＰＳ（Global Positioning System）機能を用いて自車の現在走行位置を把握し、現在走行位置における道路構造情報を取得して認識システム本体２０に通知する。この道路情報システム４０によって取得される道路構造情報としては、例えば、現在走行中の道路が高速道路であるか一般道であるかに関する情報や、現在走行中の道路の斜度，道幅，ガードレールの有無に関する情報や、現在走行箇所が橋であるか否かに関する情報（欄干に関する情報）などが含まれている。

走行状況センサ５０は、自車の走行状況を検出して認識システム本体２０に通知するものである。この走行状況センサ５０によって検出される自車の走行状況としては、例えば、自車の走行速度や、自車車体のピッチング加速度や、自車車体のローリング加速度や、自車走行箇所における気象状況／路面状況などが含まれる。

警報装置６０は、例えばＬＥＤ（Light Emitted Diode）ランプやスピーカを含み、後述のごとく認識システム本体２０からの制御信号によって制御され、警報動作（例えばＬＥＤランプの点滅動作やスピーカによるビープ音など）を行なうものである。
ブレーキ制御装置７１は、ブレーキ８１による制動を制御するもので、後述のごとく認識システム本体２０からの制御信号に応じた、ブレーキ８１の制動制御（衝突回避のための介入制御）を行なう機能を有している。

操舵制御装置７２は、操舵系８２による操舵を制御するもので、後述のごとく認識システム本体２０からの制御信号に応じた、操舵系８２の操舵制御（衝突回避のための介入制御）を行なう機能を有している。
エンジン制御装置７３は、エンジン８３の動作を制御するもので、後述のごとく認識システム本体２０からの制御信号に応じた、エンジン８３の動作制御（衝突回避のための介入制御）を行なう機能を有している。

ついで、図２および図４〜図８を参照しながら、ＣＰＵ２１によって実現される各手段２１ａ〜２１ｉとしての機能について説明する。
距離推定手段２１ａは、カメラ１０によって撮像された車両前方画像（一フレーム；例えば図４参照）に基づき、その車両前方画像の全領域について自車と当該自車の前方領域との距離を推定するものである。より具体的に、距離推定手段２１ａは、フレーム上の（Ｘ，Ｙ）座標と自車からの距離との関係を示す関数値のテーブルを作成する。このとき、フレーム上の（Ｘ，Ｙ）座標の原点は、例えば、図４に示すような画像の左下隅部とする。なお、図４は、本実施形態のカメラ（撮像手段）１０によって撮像された車両前方画面の一例を示すとともにカメラ１０からの距離について説明するための図である。

距離推定手段２１ａによって作成される距離-座標変換テーブルの内容は、画像から推定される自車から対象地点（フレームに映った（Ｘ，Ｙ）座標の地点）までの推定距離を、走行状況センサ５０によって検出された自車の走行状況（例えば、俯角，ピッチング，ローリングなど）や、道路情報システム４０から取得した道路構造等のデータに基づいて補正したものとなっている。

この補正に用いられる道路構造は、例えば、現在走行中の道路の斜度，道幅，ガードレールの有無に関する情報や、現在走行箇所が橋であるか否かに関する情報（欄干に関する情報）などである。ガードレールの有無や欄干に関する情報に基づき、画像中における路側帯の白線とガードレール，欄干等とが区別される。

また、上記テーブルの作成時には、図４に示すように、画像中における路側帯の白線やガードレールや欄干によって路面認識を行ない、その路面認識によって求められた消失点を、地表上での自車からの無限遠として認識し、その無限遠の画像中での位置に基づき自車から対象地点までの距離を推定することが可能である。

例えば、図４に示す画像において、ラインＬ１は、地表上でのカメラ１０（自車）から２０ｍの位置であり、ラインＬ２は、地表（路面）からの高さ４ｍでのカメラ１０（自車）から２０ｍの位置であり、このような画像における各座標での高さに応じた距離が、関数値のテーブルによって与えられる。このように、距離推定手段２１ａは、既存技術である、路側帯白線等による路面認識と、走行状況センサ５０からの自車の走行状況や道路情報システム４０からの情報とを用いることにより、路面から２〜５ｍ上方にある交通信号機や道路標識と自車との距離を有効に推定することができる。

分割手段２１ｂは、カメラ１０によって撮像された車両前方画像に基づき、当該車両前方画像から、交通情報の存在する領域を分割するものである。つまり、分割手段２１ｂは、本実施形態では、距離推定手段２１ａによる推定結果であるテーブルに基づき、交通信号機や道路標識等の交通情報の存在領域を絞り込み、その存在領域を複数の小領域に分割するものである。より具体的に、分割手段２１ｂは、例えば図５に示すように、取得したフレームの中から、自車の運行において配慮すべき道路標識や交通信号機が存在しうる範囲（例えば、前方２０〜６０ｍの範囲における路面上２〜５ｍ）を、上記テーブルに基づき、交通情報の存在領域として切り出し、その範囲をＭ×Ｎ個の小領域（認識対象となるサブフレーム群；以下「サブフレーム」という）に分割する。なお、図５においては、Ｍ＝６，Ｎ＝４となっているが、本発明はこれに限定されるものではない。また、図５は、図４に示した画像例について、本実施形態の交通情報の存在領域およびサブフレームの一例を示す図である。

先行車両画像領域推定手段２１ｃは、自車の前方に車間距離の狭い状態で先行車両が存在する場合に車両前方画像（一フレーム）における先行車両の画像領域を推定するものである。より具体的に、先行車両画像領域推定手段２１ｃは、レーダ，ソナー等の障害物センサ３０によって取得された情報に基づいて、先行車の有無を判断するとともに、先行車が存在する場合には先行車の幅および高さを計測し、例えば図６に示すように、その計測結果に基づいて自車の視界が遮られる範囲を先行車両画像領域として推定する。認識対象となるサブフレーム群（図５参照）のうち、先行車で遮られて無効になる部分については、以降の処理の対象から除外し、後述する明度分散算出領域２１ｄ，候補領域認識手段２１ｅおよび特定手段２１ｇは、先行車両画像領域推定手段２１ｃによって推定された先行車両の画像領域外のサブフレームを処理対象（認識対象）とする。これにより、認識処理のコストを低減することができる。なお、図６は、本実施形態の車両運転支援装置１を装備した車両が大型車（先行車両）を追走している場合の処理対象領域（認識対象サブフレーム）について説明するための図である。

明度分散算出手段２１ｄは、分割手段２１ｂによって得られたサブフレーム群（図５参照）もしくはそのサブフレーム群のうちの先行車両領域外のサブフレーム（図６参照）について、サブフレーム毎に明度分散を算出するものである。より具体的に、明度分散算出手段２１ｄは、個々の（有効な）サブフレームをさらに細分化し、各サブフレーム内の明度分布を計算する。

候補領域認識手段２１ｅは、明度分散算出手段２１ｄによって算出された明度分散を所定値と比較し、その明度分散が所定値を超えるサブフレームを候補領域として認識するものである。この明度分散算出手段２１ｄによる算出の結果、明度分散が所定値以下のサブフレーム（明度分散の小さいサブフレーム）については、候補領域として認識せず、そのまま、後述する特定手段２１ｇによる処理対象とする。

一方、サブフレーム内の明度分散が所定値を超える場合（明度分散が大きい場合）、その車両前方画像（フレーム）には、例えば図７（Ａ）に示すように、逆光状態で撮像され、且つ、遮光している物体が存在している可能性が高い。そこで、候補領域認識手段２１ｅは、このような場合に生じるサブフレーム内の暗い部分を候補領域として認識し、このような候補領域が一以上存在する場合には、撮像制御手段２１ｆによって、異なる絞り値での再撮像（フレーム再取得）が実行される。なお、図７（Ａ）は、平均明度による露光で得られた逆光画像の一例を示す図である。

撮像制御手段２１ｆは、カメラ１０による撮像動作を制御するもので、特に、本実施形態では、候補領域認識手段２１ｅによって候補領域が認識された場合に、その候補領域における画像認識（交通情報の認識）が可能になる絞り値を当該候補領域の明度分散に基づいて算出し、算出された絞り値でカメラ１０によって自車前方（新たなフレーム）を再撮像させる。このとき、候補領域認識手段２１ｅによって候補領域のサブフレームが複数認識された場合、撮像制御手段２１ｆは、明度分散の最も大きい候補領域（最も暗い候補領域）を基準にして絞り値を算出し、算出された絞り値でカメラ１０に再撮像を実行させる。

このように、候補領域を優先した露光で撮像を行なうと、例えば図７（Ｂ）に示すように、逆光で見えなかった候補領域内は見える状態になるが、候補領域以外は露光超過となって見えない状態となる。なお、図７（Ｂ）は、図７（Ａ）に示す画像について本実施形態の車両運転支援装置１により再撮像を行なって得られた画像、つまり逆光部分である候補領域を優先した露光で得られた画像を示す図である。

特定手段２１ｇは、カメラ１０によって撮像された車両前方画像における複数のサブフレーム（最初に取得されたフレームにおける明度分散の小さいサブフレーム）、または、撮像制御手段２１ｆによる制御に応じて再撮像された候補領域（異なる絞り値で再取得されたフレームにおける対応候補領域）から、交通情報に係る画像を認識して特定するものである。このとき、特定手段２１ｇは、自車が走行中の道路構造に見合った交通情報（道路標識，交通信号機など）によるテンプレートマッチングを行なって、交通情報に係る画像を特定する。

より具体的に、特定手段２１ｇは、候補領域を含む各サブフレームに対し、形態ＤＢ２３に予め登録されたテンプレートを用いて、テンプレートマッチング等の処理を行ない、交通信号機や道路標識を検出する。交通信号機や道路標識が見出された場合、特定手段２１ｇは、その内容を解析し、例えば、交通信号機で青，黄，赤のうちのいずれが点灯しているかや、道路標識の種別（「止まれ」，「右方屈曲あり」，「左方屈曲あり」，「右方屈折あり」，「左方屈折あり」，「踏み切りあり」，「Ｔ形交差点あり」など）を認識する。

このとき、テンプレートマッチングの対象とする道路標識は、道路構造に見合ったものに限定される。つまり、道路情報システム４０から得られた道路構造情報から、現在走行中の道路構造が高速道路であれば、テンプレートマッチングの対象となる道路標識は、高速道路に設置されるものを対象とし、そのようなテンプレートが形態ＤＢ２３から読み出される一方、現在走行中の道路構造が一般道であれば、テンプレートマッチングの対象となる道路標識は、一般道に設置されるものを対象とし、そのようなテンプレートが形態ＤＢ２３から読み出される。

このようにして、明度分散の小さいサブフレームについては初回に得られた画像データに基づいて交通情報の特定が行なわれる一方、明度分散が大きく候補領域であると認識されたサブフレームについては、再取得されたフレームで得られた画像データに基づいて交通情報の特定が行なわれる。

なお、例えば図８に示すように、道路標識画像が４つのサブフレームＡ〜Ｄに跨っている場合、その候補領域群についての、交通情報の内容（交通信号機の点灯色や道路標識の種別）の最終的な判断は、隣接するサブフレームに対する処理を待って行なうことになる。ここで、図８は、本実施形態の車両運転支援装置１において道路標識画像が複数のサブフレーム（候補領域）に跨っている場合の画像の認識特定手法について説明するための図である。

この図８に示す例では、道路標識の種別は「右方屈折あり」で、この道路標識が４つのサブフレームＡ〜Ｄに跨っている。このとき、サブフレームＡについてテンプレートマッチングを行なうと、直ちに当該道路標識は「右方屈折あり」であると判断できる。また、サブフレームＢについてテンプレートマッチングを行なうと当該道路標識は「右方屈折あり」または「右方屈曲あり」または「Ｔ形交差点あり」であると判断でき、サブフレームＣについてテンプレートマッチングを行なうと当該道路標識は「右方屈折あり」または「右方屈曲あり」または「三叉路交差点あり」であると判断でき、サブフレームＤについてテンプレートマッチングを行なうと当該道路標識は「警戒標識」であることだけが判る。このように最初に選んだサブフレームによっては直ちに道路標識の種別を特定できる場合があるが、基本的には、道路標識が跨って存在している全てのサブフレームのテンプレートマッチング結果に基づいて道路標識の種別や交通信号機の点灯色などの判断を行なうことが望ましい。

この特定手段２１ｇによる処理は、全てのサブフレームに対して一様に行なうのではなく、自車の走行状況に基づいてサブフレームに重要度の順位を付け、ＣＰＵ２１のパワー（処理能力）を重要度の高いサブフレームに対する処理に重点的に配分して実行することが好ましい。例えば、走行状況センサ５０からの検出結果（自車の走行速度や、現在の走行箇所における気象状況／路面状況）に基づき、自車の走行速度が速い場合（所定値以上の場合）、自車に近い領域について処理を行なっても間に合わないため、自車に近い領域のサブフレームの重要度を低く、自車から遠い領域のサブフレームの重要度を高く設定し、自車から遠い領域のサブフレームに対する処理を重点的に行なう。一方、自車の走行速度が遅い場合（所定値未満）や気象上状況／路面状況が悪い場合、自車から遠い領域のサブフレームの重要度を低く、自車に近い領域のサブフレームの重要度を高く設定し、自車に近い領域のサブフレームに対する処理を重点的に行なう。

妥当性判定手段２１ｈは、特定手段２１ｇによって特定された交通情報と、走行状況センサ５０によって得られる自車の走行状況とに基づき、自車の運転の妥当性を判定する。つまり、妥当性判定手段２１ｈは、特定手段２１ｇによって特定された交通信号機の点灯色や道路標識の種別に照らして、現在の走行状況（自車の走行速度等）が妥当であるか否か（自車の運転の妥当性）を判定する。本実施形態の妥当性判定手段２１ｈによる判定手法の具体例については後述する。このとき、妥当性判定手段２１ｈは、例えば、記憶装置２２に予め設定された、運転妥当性の判定基準情報を参照し、その判定基準情報に対し、特定手段２１ｇによって特定された交通情報と走行状況センサ５０からの自車の走行状況とを照らして運転妥当性を判定する。

危険回避制御手段２１ｉは、妥当性判定手段２１ｈによって自車の運転が妥当でないと判定された場合つまり自車の運転が交通信号機や道路標識に照らして不適切であると判定された場合に、警報装置６０による自車の運転者に対する警報／警告（ＬＥＤランプの点灯やスピーカからの音声／ビープ音）、または、制御装置７１〜７３の車両制御（介入制御）の少なくともいずれか一つによる危険回避制御を行なうものである。このとき、危険回避制御手段２１ｉは、例えば、記憶装置２２に予め設定された、妥当性判定結果に応じた警報／制御態様を定義するテーブルを参照し、妥当性判定手段２１ｈによる妥当性判定結果に応じた警報／制御態様を認識し、その態様に従った危険回避制御を行なう。なお、制御装置７１〜７３の車両制御は、それぞれ、ブレーキ８１による制動制御，操舵系８２による操舵制御，エンジン８３による動作制御を行なうものである。

ここで、本実施形態の妥当性判定手段２１ｈによる判定手法や、危険回避制御手段２１ｉによる制御例について、具体的に説明する。
本実施形態では、車両の運行中に予想される危険事象、即ち、事故を引き起こす可能性が高い事象を、以下の３つのレベルに分ける。

レベル１： 運転者が適切な操作をすれば危険事象を回避可能なレベル。例えば、５０ｍ先の交通信号機の表示が「黄」から「赤」に変わった場合や、５０ｍ先に道路標識「止まれ」が見出された場合。
レベル２： 運転者の判断を待たず、車両システム側で減速や操舵を行なえば事故を回避可能なレベル。例えば、「赤」を表示している交通信号機のある交差点まで３０ｍの地点に到達しているのに、自車が依然として５０km/hで走行している場合。
レベル３： 自車側では事故を避けられないレベル。例えば、「青」信号に遵って交差点を通行中に、交差道路から信号を無視した車両が突っ込んできた場合や、対向車が無理な右折を行なってきた場合。

レベル３の事象に対しても制動や操舵といった車両制御によって被害を軽減できる可能性はあるが、レベル３の事象については、本件実施形態の危険回避制御の対象範囲とはしない。
つまり、本実施形態の妥当性判定手段２１ｈは、自車が上記レベル１〜３のいずれの状態でもない場合に自車の運転が妥当であると判定する一方、自車の運転が妥当でない場合については上記レベル１〜３の３段階の判定を行なう。

ここで、上記レベル１の段階で車両システムが、運転者の意思に関わりなく自動的に、介入制動や介入操舵を行なうことは、以下の２つの効果もしくは影響がある。
・当面の危険は回避できる。
・運転者に「判っていたのに…」という不満を生じさせる（可能性がある）。

後者の影響は、運転者に対し心理的ストレスを与えることになり、以後の運行に悪影響を及ぼすおそれがある。このため、上記レベル１の段階で、危険回避制御手段２１ｉは、警報装置６０を用い、運転者に対して危険度に応じた警告（警報）を発するのみにする。
ここで、危険度は、徐行や停止をすべき位置、自車の重量や速度、および路面状況等から複合的に判断される。

このとき、警報装置６０による警告の内容は、過小のために運転者が危険に気付かないものであってはならないし、同時に過大のために運転者の関心が「警告そのもの」に集中してしまいその警告が発せられた原因に気付かないものであってもならない。つまり、運転者に危険を気付かせると同時に、危険の発生原因を確実に運転者に認知させる程度の警告が警報装置６０によって行なわれる。

上記レベル２の段階では、運転者が受けるストレスよりも当面の危険を回避することを優先する。このため、危険回避制御手段２１ｉは、警報装置６０による運転者に対する警告を行なうものの、運転者の判断は待たず、制動や操舵による危険回避制御を自動的に行なう。

なお、上記レベル１と上記レベル２との境界は、以下の条件によって動的に変化するものとする。
ａ）停止や徐行が必要な地点までの距離（認識システム本体２０で判断）
ｂ）停止や徐行が必要な理由（認識システム本体２０で判断）
ｃ）自車の重量，走行速度，ローリング（走行状況センサ５０で検出）
ｄ）自車の進路上の路面状況（乾燥，冠水，凍結，障害物など；走行状況センサ５０および障害物センサ３０で検出）

ここで、同一車両であっても、上記ｃ）やｄ）によって制動性能には大きな差が生じるし、上記ａ）およびｂ）によって、制動や操舵による回避操作で到達しうる車両の状態は大きく異なる。このため、運行中に危険事象のレベルが上昇（例えば、レベル１からレベル２へ上昇）したり、下降（例えば、レベル２からレベル１へ下降）したりする可能性がある。

〔２〕本実施形態の動作
次に、図４〜図８を参照しながら、図３に示すフローチャート（ステップＳ１１〜Ｓ２０）に従って、上述のごとく構成された本実施形態の車両運転支援装置１の動作について説明する。
自車の走行中、カメラ１０によって撮像取得された車両前方画像は、認識システム本体２０へ送信される（ステップＳ１１）。このとき、デフォルト値の絞り値（例えば平均明度による露光）でフレームが取得される。

認識システム本体２０では、まず、距離推定手段２１ａによって、カメラ１０からの車両前方画像（フレーム；例えば図４参照）に基づき、フレーム上の（Ｘ，Ｙ）座標と自車からの距離との関係を示す関数値のテーブル（距離-座標変換テーブル）が作成される（ステップＳ１２）。このとき、画像から推定される自車から対象地点（フレームに映った（Ｘ，Ｙ）座標の地点）までの推定距離は、前述したように、走行状況センサ５０によって検出された自車の走行状況（例えば、俯角，ピッチング，ローリングなど）や、道路情報システム４０から取得した道路構造等のデータに基づいて補正される。

ついで、分割手段２１ｂによって、作成された距離-座標変換テーブルに基づき、取得したフレームの中から、自車の運行において配慮すべき道路標識や交通信号機が存在する範囲（例えば、前方２０〜６０ｍの範囲における路面上２〜５ｍ）が切り出され、その範囲がＭ×Ｎ個のサブフレームに分割される（ステップＳ１３；例えば図５参照）。

このとき、先行車両画像領域推定手段２１ｃによって、レーダ，ソナー等の障害物センサ３０によって取得された情報に基づき、先行車の有無が判断され、先行車が存在する場合には先行車の幅および高さが計測され、その計測結果に基づいて自車の視界が遮られる範囲が先行車両画像領域として推定され、先行車で遮られて無効になる部分については、以降の処理の対象から除外される（ステップＳ１３；例えば図６参照）。

この後、明度分散算出手段２１ｄによって、ステップＳ１３で得られた認識対象のサブフレーム毎に明度分析が行なわれ、明度分散が算出され（ステップＳ１４）、候補領域認識手段２１ｅによって、ステップＳ１４で算出された明度分散が所定値と比較され、その明度分散が所定値を超えるサブフレーム（暗いサブフレーム）が、候補領域として認識される。候補領域が存在する場合、前述したように、処理対象のフレームには、例えば図７（Ａ）に示すように、逆光状態で撮像され且つ遮光物体が存在している可能性が高く、フレーム再取得が必要であると判断される（ステップＳ１５のＹＥＳルート）。一方、明度分散が所定値以下のサブフレーム（明度分散の小さいサブフレーム）は、そのままステップＳ１８での画像認識の処理対象となる（ステップＳ１５のＮＯルート）。

フレーム再取得が必要であると判断された場合（ステップＳ１５のＹＥＳルート）、撮像制御手段２１ｆによって、候補領域における画像認識が可能になる絞り値が当該候補領域の明度分散に基づいて算出され、算出された絞り値で自車前方（新たなフレーム）を再撮像するようにカメラ１０に対する制御信号が送信される（ステップＳ１６）。このとき、候補領域のサブフレームが複数認識されている場合、明度分散の最も大きい候補領域（最も暗い候補領域）を基準にして絞り値が算出される。

このような制御信号を受けたカメラ１０は、新たに設定された絞り値で次のフレームを取得する（ステップＳ１７）。これにより、カメラ１０は、次のフレームでは、候補領域を優先した露光で撮像が行なわれ、前回フレームでは例えば図７（Ａ）に示すごとく撮像されていたものが、次のフレームでは、例えば図７（Ｂ）に示すごとく、逆光で見えなかった候補領域内が見える状態になる。

なお、ステップＳ１７でフレームを再取得した後に、ステップＳ１４で、再度、明度分析を行ない、明度分散の大きいサブフレームが存在するか否かを判断し、このステップＳ１４で暗いサブフレームが存在しないと判断されるまで、フレーム取得を繰り返し行なうようにしてもよい。これにより、暗いサブフレーム内の像を確実に取得して認識対象とすることが可能になる。

そして、ステップＳ１５で明度分散が所定値以下であると判定されたサブフレーム（明度分散の小さいサブフレーム）や、ステップＳ１７で優先露光で再取得されたサブフレーム（最初のフレームで暗かった部分）に対し、特定手段２１ｇがテンプレートマッチングを行なうことにより、自車の運行において配慮すべき道路標識や交通信号機が特定認識され、交通信号機や道路標識が見出された場合には、その内容、つまり道路標識の種別や交通信号機の点灯色が認識される（ステップＳ１８）。

このとき、前述したように、道路情報システム４０からの道路構造情報に基づき自車の現在走行中の道路構造が高速道路であると判断された場合には、高速道路に設置される道路標識についてのテンプレートが形態ＤＢ２３から読み出されテンプレートマッチングに用いられる。一方、道路情報システム４０からの道路構造情報に基づき自車の現在走行中の道路構造が一般道であると判断された場合には、一般道に設置される道路標識についてのテンプレートが形態ＤＢ２３から読み出されテンプレートマッチングに用いられる。

また、図８を参照しながら前述したように、道路標識画像が複数のサブフレーム（候補領域群）に跨っている場合には、その複数のサブフレームについての、交通情報の内容（交通信号機の点灯色や道路標識の種別）の最終的な判断は、隣接するサブフレームに対する処理を待ってから実行される。さらに、前述したように、走行状況センサ５０からの走行状況に基づいてサブフレームに重要度の順位を付け、重要度の高いサブフレームに重点を置いて特定手段２１ｇによる処理が実行される。

ステップＳ１８で交通情報（道路標識の種別や交通信号機の点灯色）が特定されると、妥当性判定手段２１ｈによって、その交通情報と、走行状況センサ５０からの自車の走行状況とに基づき、自車の運転の妥当性が判定される（ステップＳ１９）。このとき、妥当性判定の基準は記憶装置２２に予め設定されており、妥当性判定手段２１ｈは、その基準を参照し、現在の状況（特定された交通情報と走行状況）が、例えば上述したレベル１〜３のいずれに属するか、あるいは、いずれにも属しないかについて判定する。

現在の状況がいずれにも属しないと判定された場合（ステップＳ１９のＹＥＳルート）には、ステップＳ１１に戻り、次の車両前方画像（フレーム）を取得して同様の処理を繰り返す。

一方、現在の状況がレベル１〜３のいずれかに属していると判定された場合（ステップＳ１９のＮＯルート）には、危険回避制御手段２１ｉによって、そのレベルに応じた、警報装置６０による自車の運転者に対する警報／警告、または、制御装置７１〜７３の車両制御（介入制御）による危険回避制御が実行される（ステップＳ２０）。このとき、各レベルに応じて、どうのような態様の危険回避制御を行なうかについては、テーブルとして記憶装置２２に予め設定されており、危険回避制御手段２１ｉは、そのテーブルを参照し、現在のレベルに応じた態様での危険回避制御を行なう。

なお、明度分散の小さいサブフレームについては初回に得られた画像データに基づいて交通情報の特定が行なわれ（図３のステップＳ１５のＮＯルートからステップＳ１８）、その特定結果に応じた運転妥当性の判定および危険回避制御が行なわれる（ステップＳ１９，Ｓ２０）。

〔３〕本実施形態の効果
このように、本発明の一実施形態としての車両運転支援装置１によれば、以下のような効果ないし利点を得ることができる。
〔３−１〕車両前方画像（フレーム）の距離推定結果に基づいて当該車両前方画像における交通情報の存在領域が絞り込まれ、その存在領域が複数のサブフレームに分割され、各サブフレームの明度分散が算出され、明度分散が所定値を超えるサブフレーム（影になった暗いサブフレーム）が候補領域として認識される。候補領域が認識されると、その候補領域における画像認識が可能になる絞り値が、その候補領域の明度分散に基づいて算出され、その絞り値で車両前方画像（フレーム）が再撮像される。このように再撮像された車両前方画像では、候補領域における画像認識が可能な状態になっており、逆光等の悪条件の下でも高精度で画像認識を行なうことができる。

〔３−２〕上述のような候補領域から、交通情報に係る画像が認識されて特定されると、その交通情報と自車の走行状況とにに基づき、自車の運転の妥当性が判定され、その判定結果に応じ、運転者に対する警報もしくは自車の車両制御（介入制御）による危険回避制御が行なわれる。これにより、道路インフラ側の整備や交信機能の普及向上を要することなく、逆光によって運転者に見え難くなった交通信号機や道路標識などの交通情報が確実に認識可能になり、その交通情報に従った対応を行なうことで、運転者が交通情報を見落として重大な事故を引き起こすことを未然に且つ確実に防止することができる。

〔３−３〕路面認識の結果として得られた、自車と自車の前方にある領域との推定距離を、走行状況センサ５０からの自車の走行状況や、道路情報システム４０からの現在走行中の道路構造に関する情報に基づいて補正することで、距離の推定精度を大幅に高めることができ、ひいては道路情報（交通信号機や道路標識に関する情報）を高精度に認識することができる。

〔３−４〕本実施形態では、処理対象の画像領域が、図５に示すようなサブフレーム［自車の運行において配慮すべき道路標識や交通信号機が存在しうる範囲（例えば、前方２０〜６０ｍの範囲における路面上２〜５ｍ）］、あるいは、逆光領域であると推定される候補領域に限定される。さらに、先行車両との車間距離が短く自車から得られる視界が限られている場合には、処理対象の画像領域が、図６に示すごとく、その先行車両によって遮られた領域外（先行車両の画像領域外）のサブフレームに限定され、先行車両によって視界が遮られて無効となったサブフレームが処理対象から除外される。これにより、同一のＣＰＵ２１を用いた場合であっても、高速で且つ高精度の画像認識処理を行なうことが可能になる。

〔３−５〕本実施形態では、自車が走行中の道路構造に見合った交通情報（道路標識等）によるテンプレートマッチングを行なって交通情報に係る画像を特定することで、テンプレートマッチングの対象とする道路標識等交通情報の種類が道路構造に合わせて限定され、処理速度のさらなる高速化を実現できるとともに、現在走行中の道路構造とは無関係な道路情報が誤って特定されることを確実に抑止することができる。例えば、高速道路を走行中に一般道にしか配置されない道路標識「止まれ」を誤って認識してしまうことを確実に抑止することができる。従って、誤って無効な警報が発せられたり誤った危険回避制御が実行されたりすることを確実に抑止することができる。

〔３−６〕本実施形態では、サブフレーム（候補領域）どうしの隣接関係に注目することにより例えば図８に示すごとき複数のサブフレームに跨る道路標識画像を認識した場合には、その複数のサブフレームについての、交通情報の内容（交通信号機の点灯色や道路標識の種別）の最終的な判断は、隣接するサブフレームに対する処理を待ってから実行される。つまり、サブフレームどうしの位置関係および候補領域の隣接関係に配慮して交通情報の特定・認識処理が行なわれる。従って、単一の道路標識が、隣接する複数のサブフレーム（候補領域）に跨って現われた場合でも、認識精度が悪化することがなく、交通情報の内容を正確に認識することができる。

〔３−７〕本実施形態では、走行状況センサ５０からの走行状況に基づいてサブフレームに重要度の順位を付け、重要度の高いサブフレームから優先して特定・認識処理を行なうことによって、システム全体としての認識性能が向上するとともに、ＣＰＵ２１のパワーを有効に利用することができる。

〔４〕その他
なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。
また、上述した距離推定手段２１ａ，分割手段２１ｂ，先行車両画像領域推定手段２１ｃ，明度分散算出手段２１ｄ，候補領域認識手段２１ｅ，撮像制御手段２１ｆ，特定手段２１ｇ，妥当性判定手段２１ｈおよび危険回避制御手段２１ｉとしての機能（全部もしくは一部の機能）は、コンピュータ（ＣＰＵ，情報処理装置，各種端末を含む）が所定のアプリケーションプログラム（車両運転支援プログラム）を実行することによって実現される。

そのプログラムは、例えばフレキシブルディスク，ＣＤ（ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷなど），ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＡＭ，ＤＶＤ−Ｒ，ＤＶＤ−ＲＷ，ＤＶＤ＋Ｒ，ＤＶＤ＋ＲＷなど）等のコンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供される。この場合、コンピュータはその記録媒体から車両運転支援プログラムを読み取って内部記憶装置または外部記憶装置に転送し格納して用いる。また、そのプログラムを、例えば磁気ディスク，光ディスク，光磁気ディスク等の記憶装置（記録媒体）に記録しておき、その記憶装置から通信回線を介してコンピュータに提供するようにしてもよい。

ここで、コンピュータとは、ハードウエアとＯＳ（オペレーティングシステム）とを含む概念であり、ＯＳの制御の下で動作するハードウエアを意味している。また、ＯＳが不要でアプリケーションプログラム単独でハードウェアを動作させるような場合には、そのハードウェア自体がコンピュータに相当する。ハードウエアは、少なくとも、ＣＰＵ等のマイクロプロセッサと、記録媒体に記録されたコンピュータプログラムを読み取るための手段とをそなえている。上記車両運転支援プログラムとしてのアプリケーションプログラムは、上述のようなコンピュータに、上述した手段２１ａ〜２１ｉとしての機能を実現させるプログラムコードを含んでいる。また、その機能の一部は、アプリケーションプログラムではなくＯＳによって実現されてもよい。

〔５〕付記
以上の本実施形態を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
車両前方を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された車両前方画像に基づき、当該車両前方画像の全領域について前記車両と当該車両の前方領域との距離を推定する距離推定手段と、
前記距離推定手段による推定結果に基づき、交通情報の存在領域を絞り込み、前記存在領域を複数の小領域に分割する分割手段と、
前記分割手段によって得られた前記複数の小領域のそれぞれについて明度分散を算出する明度分散算出手段と、
前記明度分散算出手段によって算出された前記明度分散が所定値を超える小領域を候補領域として認識する候補領域認識手段と、
前記候補領域認識手段によって前記候補領域が認識された場合に、当該候補領域における画像認識が可能になる絞り値を当該候補領域の前記明度分散に基づいて算出し、算出された絞り値で前記撮像手段によって前記車両前方を再撮像させる撮像制御手段と、
前記撮像手段によって撮像された車両前方画像における前記複数の小領域、もしくは、前記撮像制御手段による制御に応じて再撮像された車両前方画像における前記候補領域から、前記交通情報に係る画像を認識して特定する特定手段と、
前記特定手段によって特定された前記交通情報と前記車両の走行状況とに基づき、前記車両の運転の妥当性を判定する妥当性判定手段と、
前記妥当性判定手段による判定結果に応じ、前記車両の運転者に対する警報もしくは前記車両の制動もしくは前記車両の操舵による危険回避制御を行なう危険回避制御手段とをそなえて構成されていることを特徴とする、車両運転支援装置。

（付記２）
前記距離推定手段は、前記距離の推定結果を、前記車両の走行状況もしくは道路情報システムによって得られる情報に基づいて補正することを特徴とする、付記１記載の車両運転支援装置。

（付記３）
前記車両の前方に先行車両が存在する場合に前記車両前方画像における前記先行車両の画像領域を推定する先行車両画像領域推定手段をさらにそなえ、
前記明度分散算出領域，前記候補領域認識手段および前記特定手段は、前記先行車両画像領域推定手段によって推定された前記先行車両の画像領域外の前記小領域を処理対象とすることを特徴とする、付記１または付記２に記載の車両運転支援装置。

（付記４）
前記撮像制御手段は、前記候補領域認識手段によって前記候補領域が複数認識された場合、明度分散の最も大きい候補領域を基準にして前記絞り値を算出することを特徴とする、付記１〜付記３のいずれか一項に記載の車両運転支援装置。

（付記５）
前記特定手段は、前記車両が走行中の道路構造に見合った交通情報によるテンプレートマッチングを行なって前記交通情報に係る画像を特定することを特徴とする、付記１〜付記４のいずれか一項に記載の車両運転支援装置。

１ 車両運転支援装置
１０ カメラ（撮像手段）
１１ 光学センサ
１２ 感度制御部
１３ 通信制御部
２０ 認識システム本体
２１ ＣＰＵ（処理部）
２１ａ 距離推定手段
２１ｂ 分割手段
２１ｃ 先行車両画像領域推定手段
２１ｄ 明度分散算出手段
２１ｅ 候補領域認識手段
２１ｆ 撮像制御手段
２１ｇ 特定手段
２１ｈ 妥当性判定手段
２１ｉ 危険回避制御手段
２２ 記憶装置
２３ 形態データベース（形態ＤＢ）
２４ 通信制御部
３０ 障害物センサ
４０ 道路情報システム
５０ 走行状況センサ
６０ 警報装置
７１ ブレーキ制御装置
７２ 操舵制御装置
７３ エンジン制御装置
８１ ブレーキ
８２ 操舵系
８３ エンジン

Claims (3)

1. 車両前方を撮像する撮像手段によって撮像された車両前方画像に基づき、当該車両前方画像から、交通情報の存在する領域を分割する分割手段と、
   前記分割手段によって得られた前記領域について明度分散を算出する明度分散算出手段と、
   前記明度分散算出手段によって算出された前記明度分散が所定値を超える領域を候補領域として認識する候補領域認識手段と、
   前記候補領域認識手段によって前記候補領域が認識された場合に、当該候補領域における交通情報の認識が可能になる絞り値を当該候補領域の前記明度分散に基づいて算出し、算出された絞り値で前記撮像手段によって前記車両前方を再撮像させる撮像制御手段と、
   前記撮像制御手段による制御に応じて再撮像された車両前方画像における前記候補領域から、前記交通情報に係る画像を認識して特定する特定手段と、
   前記特定手段によって特定された前記交通情報と前記車両の走行状況とに基づき、前記車両の運転の妥当性を判定する妥当性判定手段と、
   前記妥当性判定手段による判定結果に応じ、前記車両の運転者に対する警報もしくは前記車両の制動もしくは前記車両の操舵の少なくともいずれかによる危険回避制御を行なう危険回避制御手段とをそなえて構成されていることを特徴とする、車両運転支援装置。
2. 前記車両の前方に先行車両が存在する場合に前記車両前方画像における前記先行車両の画像領域を推定する先行車両画像領域推定手段をさらにそなえ、
   前記明度分散算出領域，前記候補領域認識手段および前記特定手段は、前記先行車両画像領域推定手段によって推定された前記先行車両の画像領域外の前記領域を処理対象とすることを特徴とする、請求項１記載の車両運転支援装置。
3. 前記撮像制御手段は、前記候補領域認識手段によって前記候補領域が複数認識された場合、明度分散の最も大きい候補領域を基準にして前記絞り値を算出することを特徴とする、請求項１または請求項２に記載の車両運転支援装置。

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